Analisis-de-decision-de-ingresos-a-la-Unidad-de-Terapia-Intensiva-y-su-relacion-con-la-mortalidad

Vista previa del material en texto

1 
 
 UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO 
 
INSTITUTO NACIONAL DE CIENCIAS MÉDICAS Y NUTRICIÓN “SALVADOR 
ZUBIRÁN” 
ANÁLISIS DE DECISIÓN DE INGRESOS A LA UNIDAD DE TERAPIA INTENSIVA Y 
SU RELACIÓN CON LA MORTALIDAD 
 
T É S I S D E P O S G R A D O 
PARA OBTENER EL TÍTULO DE ESPECIALIDAD MÉDICA EN: 
MEDICINA CRÍTICA 
PRESENTA: 
DRA. ELIDA ARGENTINA ROQUE ESCORCIA 
TUTOR DE TÉSIS 
DR. EDUARDO RIVERO SIGARROA 
CO-TUTOR DE TÉSIS 
DR JOSÉ ANTONIO FONSECA LAZCANO 
 
CIUDAD DE MÉXICO. 2017 
Veronica
Texto escrito a máquina
FACULTAD DE MEDICINA 
División de Estudios de Posgrado
 
UNAM – Dirección General de Bibliotecas 
Tesis Digitales 
Restricciones de uso 
 
DERECHOS RESERVADOS © 
PROHIBIDA SU REPRODUCCIÓN TOTAL O PARCIAL 
 
Todo el material contenido en esta tesis esta protegido por la Ley Federal 
del Derecho de Autor (LFDA) de los Estados Unidos Mexicanos (México). 
El uso de imágenes, fragmentos de videos, y demás material que sea 
objeto de protección de los derechos de autor, será exclusivamente para 
fines educativos e informativos y deberá citar la fuente donde la obtuvo 
mencionando el autor o autores. Cualquier uso distinto como el lucro, 
reproducción, edición o modificación, será perseguido y sancionado por el 
respectivo titular de los Derechos de Autor. 
 
 
 
2 
 
 
 
 
ANÁliSIS DE DECISiÓN DE INGRESOS A LA UNIDAD DE TERAPIA INTENSIVA Y SU RELACiÓN CON LA 
DOMINGUEZ CHERIT 
PROFESOR TITULAR DEL CURS DE MEDICINA DEL ENFERMO EN ESTADO CRITICO 
INsmUTO NACIONAL DE CIENCIAS MtDICAS Y NUTRICiÓN SALVADOR ZU81RÁN 
DR. EDUARDO RIVERO SIGARROA 
TUTOR DE TESIS 
JEFE DEL DEPARTAMENTO DE TERAPIA INTENSIVA 
INSTITUTO NACIONAL DE CIE NCIAS MtOICAS y NUTRICiÓN SALVADOR ZU81RÁN 
DR. JOS! A~SECA tAlCANO 
CD-TUTOR DE TESIS 
MEDICO ADSCRITO A TERAPIA INTENSIVA 
INsmUTO NACIONAL DE CIENCIAS M!OICAS y NUTRICIÓN SAlVAOc("~ 
• cd INC~NSZ l.. INSTITUTO NACIONAl 
E DE LEÓN ROSALErtE CIENCIAS M~OICAS y NUTRICiÓN 
'OR. SALVADOR ZU8!RAN' 
DIRECTOR DE ENSEÑANZA DIRECCiÓN DE ENSEÑANZA 
México, O.E 
INSTITUTO NACIONAL DE CIENCIAS MtDICAS y NUTRICiÓN SALVADOR ZUSIRÁN 
ANAuSIS DE DECISIÓN DE INGRESOS A LA UNIDAD DETERAPlA INTENSIVA Y SU RELACIÓN CON LA 
PROFESOR TITULAR DEL CURS DE MEDICINA DEL ENFERMO EN ESTADO CRfTICO 
INSTITUTO NACIONAL DE CIENCIAS M~DICAS Y NUTRICiÓN SAlVADOR ZU81RÁN 
DR. EOUAROO RIVERO SIGARROA 
TUTOR DE TESIS 
JEFE DEL DEPARTAMENTO DE TERAPIA INTENSIVA 
INSTITUTO NACIONAL DE CIENCIAS MtDICAS y NUTRICiÓN SALVADOR ZU81RÁN 
DR. JOS! AJ..SECA lAZCAND 
CO-TUTOR DE TESIS 
MEDICO ADSCRITO A TERAPIA INTENSIVA 
INSTITUTO NACIONAL DE CIENCIAS M!OICAS y NUTRICIÓN SALV" 
INCMNSZ 
INSTITUTO NACIONAl 
E DE LEÓN ROSALE~E CIENCIAS M~OICAS y NUTRICiÓN 
"DR. SALVADOR ZUB!RAN" 
DIRECTOR DE ENSE~ANZA DIRECCiÓN DE ENSEÑANZA 
México, O.E 
INSTITUTO NACIONAL DE CIENCIAS M~DICAS y NUTRICiÓN SALVADOR ZU81RÁN 
3 
 
INDICE 
RESUMEN_________________________________________________________4 
MARCO TEÓRICO___________________________________________________5-11 
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA_____________________________________12 
JUSTIFICACICIÓN___________________________________________________13-14 
HIPÓTESIS_________________________________________________________15 
OBJETIVOS________________________________________________________16 
METODOLOGÍA____________________________________________________17-20 
RESULTADOS______________________________________________________20 
DISCUSIÓN________________________________________________________20-27 
CONCLUSIÓN______________________________________________________27-32 
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS_________________________________________27-32 
GRÁFICAS._________________________________________________________33-34 
 
 
 
 
 
4 
 
RESUMEN 
Antecedentes: Los criterios de ingresos a las Unidad de Cuidados Intensivos se han 
establecido a partir de varios modelos, así mismo dichas unidades se han dividido en niveles 
de acuerdo a los recursos disponibles y las condiciones de cada institución y país. La 
recomendación a través de los años ha sido que cada UCI cree estrategias para la toma de 
decisiones de admisiones a dichas unidades, dados los elevados costos que conlleva la 
utilización de las mismas, considerando como principal prioridad los pacientes con una 
condición aguda que amenace la vida pero que tengan mayor probabilidad de recuperación. 
Material y Método: Se realizó un estudio basado en modelo de análisis de decisiones sobre 
ingresos a la terapia intensiva y su relación con la mortalidad, donde se incluyeron 50 
pacientes que ingresaron a la unidad de cuidados intensivos del Instituto Nacional de 
Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán en el mes de junio del 2017. Se analizó 
probabilidad a priori de morir por teorema de Bayes. 
Resultados: De los factores tomados en cuenta al momento de decidir el ingreso a la UCI, y 
a partir de una probabilidad global estimada del 15%, se encontró que tienen una 
probabilidad a priori de morir los pacientes del sexo masculino de 11.2%, mayores de 60 
años con 13%, con SOFA mayor de 6 de 9.3% y que presentaran una falla orgánica 
establecida al momento del ingreso, con una probabilidad a priori de 14.8%, 
Conclusión: Es posible predecir la probabilidad de morir con las variables que se toman en 
cuenta al ingreso tales como edad, sexo, condicionante de ingreso o factor de gravedad y 
SOFA mayor a 6. 
 
5 
 
MARCO TEÓRICO 
 
El origen de las unidades de cuidados intensivos se atribuye a la enfermera Florence 
Nightingale, por los años de 1850, durante la guerra de Crimea donde el equipo de 
enfermería creó un hospital de campo para proporcionar cuidados intensivos a los soldados 
británicos más severamente lesionados, este concepto de sitios especializados fue 
rápidamente expandido durante la segunda guerra mundial por los años de 1950s, cuando 
la observación postoperatoria fue llamada unidades de choque. En 1952 dio la introducción 
de la ventilación mecánica para el soporte ventilatorio de las víctimas en la epidemia de 
polio. En 1954 fueron establecidas unidades de cuidados intensivos en Francia. Un pequeño 
hospital de New Jersey en 1954 fue el primero en Estados Unidos en implementar una 
unidad de cuidados intensivos y en Baltimore en 1957. (1,2,3,4). 
El concepto de cuidados intensivos ha sido revisado desde 1999 por The Society of Critical 
Care Medicine, la cual se definió como un lugar que sirve para monitorización y cuidados de 
los pacientes con inestabilidad fisiológica potencialmente severa que requieren técnicas y 
soporte artificial (2,5). Para el 2013, The Intensive Care Society (UK) definió la Unidad de 
Cuidados Intensivos (UCI) como un área del hospital que cuenta con personal especializado, 
equipado y separado, dedicado al manejo y la monitorización de pacientes con condiciones 
que amenazan la vida; donde se proporciona la experiencia y facilidad del soporte de las 
funciones vitales (1,6). La Norma Oficial Mexicana define la UCI como un área de 
hospitalización en la que un equipo multi e interdisciplinario proporciona atención médica 
6 
 
a pacientes en estado agudo o crítico con el apoyo de recursos tecnológicos de monitoreo, 
diagnóstico y tratamiento (7). 
La UCI se ha considerado un área geográficamente distinta dentro del hospital, donde el 
equipo especializado aplica intervenciones basadas en fisiología y aplicando medicina 
basada en evidencia, integra el entendimiento del paciente y la enfermedad, formula un 
plan tomando en cuenta la individualidad de cada paciente y monitorea la respuesta a estas 
intervenciones. Se ha considerado que los modelos de atención de las de dichas unidades 
requieren de la presencia de intensivistas al lado de la cama de los pacientes, los cuales 
están apoyados por otros profesionales de la salud (8). Idealmente debería tener especio 
para un ventilador, máquina de hemodiálisis, monitores, acceso asistema de oxígeno y 
succión y la estación de enfermería debe tener visibilidad completa a cada una de las camas, 
además de que el espacio físico permita que los miembros de la familia que visitan a los 
pacientes participen de sus cuidados. Así mismo la estación central debería de tener 
equipos de reproducción de datos de los monitores de cada paciente, debe de tener 
computadoras en la estación de enfermería con acceso electrónico que permita a 
bibliografía y base de datos. Las unidades de cuidados intensivos de acuerdo a su capacidad 
se clasifican en primaria, secundaria y terciaria (2). 
La definición de una cama en la unidad de cuidados intensivos varía alrededor del mundo, 
esto es fuertemente moldeado de acuerdo a los requerimientos de los sistemas de salud 
público y en relación a las condiciones de cada país (2). 
En numerosos estudios se ha visto que el personal de las UCI tiene sus limitaciones y este 
depende de las características de la UCI, por mucho tiempo existió el modelo de UCIs 
7 
 
cerradas, pero la evidencia no soporta este modelo. Así mismo se ha considerado que hay 
mejor respuesta cuando hay menor relación paciente: enfermera, 1:1, aunque no hay datos 
que avalen esto (9). 
Los factores a considerar al admitir a un paciente a la unidad de cuidados intensivos están 
enfocados tomando en cuenta la edad del pacientes, las comorbilidades tales como 
enfermedad cardiaca, enfermedad pulmonar de base, función renal basal, uso de drogas 
inmunosupresoras; el diagnóstico del paciente así como diagnósticos diferenciales, 
tomando en cuenta si el paciente está séptico, si tiene injuria pulmonar aguda, el estado 
del volumen intravascular, si tiene alteración de la perfusión tisular, si se cayó el gasto 
urinario, frialdad de la piel, hipotensión, si necesita terapias de soporte vital, necesidad de 
accesos venosos centrales, comunicación con la familia (8,10). 
La Norma Oficial Mexicana sobre el funcionamiento de las unidades de cuidados intensivos 
establece que la decisión de ingreso de dichos pacientes debe ser compartida entre el 
médico tratante y el responsable del servicio y estos están sustentados en dos modelos, 
uno basado en las funciones orgánicas y otro en las prioridades de atención (7) 
El modelo basado en las funciones orgánicas toma en cuenta si el paciente tiene un falla o 
inestabilidad de un órgano o sistema, si está en riesgo alto de presentar inestabilidad de 
algún sistema y que requiere mayor monitoreo, o si necesita cuidados especiales que solo 
pueden ser brindados en la UCI, así mismo pacientes con muerte cerebral que serán 
potenciales donadores de órganos y pacientes que requieren cuidados paliativos (7) 
8 
 
El modelo de prioridades se divide en prioridad desde 1 hasta 4 y está en relación a si el 
pacientes está poco o muy enfermo para ingresar a una unidad de cuidados intensivos o si 
se beneficia o no de su ingreso (7,8) 
Prioridad 1: 
Son pacientes críticamente enfermos, inestables, que necesitan un tratamiento intensivo y 
monitorización que usualmente no puede ser proporcionada fuera de la unidad de cuidados 
intensivos, ejemplo de estos son los tratamientos que incluyen soporte ventilatorio, 
titulación contínua de drogas vasoactivas, estos no tienen límites en la extensión del 
tratamiento que reciben, por ejemplo pacientes postquirúrgicos en falla ventilatoria que 
requieren ventilación mecánica. 
Prioridad 2: 
Son pacientes que requieren servicios de monitoreo invasivo y que están en alto riesgo de 
ameritar tratamiento intensivo, por ejemplo pacientes con enfermedad del corazón, renal 
o del sistema nervioso central que serán sometidos a una cirugía mayor. 
Prioridad 3: 
Son pacientes críticamente enfermos, inestables, quienes por su condición de base o 
enfermedad aguda reducen las posibilidades de recuperarse y de beneficiarse de la uci, por 
ejemplo paciente con metástasis maligna complicada con una infección. 
Prioridad 4: 
Son los pacientes que generalmente no son buenos candidatos para ingresar a la unidad de 
cuidados intensivos. La admisión de dichos pacientes debería de ser bajo circunstancias 
inusuales, dado que son pacientes con muy bajo riesgo para beneficiarse de la UCI o 
9 
 
pacientes con riesgo inminente de muerte, con daño irreversible que tampoco se benefician 
de ingresar a la UCI. Este grupo excluye los pacientes con muerte cerebral que serán 
donadores de órganos (7,8). 
Así mismo se han establecido indicaciones de ingreso por sistemas, tales como 
cardiovascular, pulmonar, desórdenes neurológicos, ingestión de drogas y sobredosis de 
fármacos, desórdenes gastrointestinales, endocrinos, desórdenes renales y cuidados 
postoperatorios. Otra forma de establecer es por alteraciones de las funciones vitales y de 
laboratorio que ponen en riesgo la vida (4,8,11). 
Más de 5.7 millones de pacientes son admitidos anualmente en las unidades de cuidados 
intensivos para monitorización invasiva, soporte de la vía aérea, respiratorio o circulatorio, 
estabilización de problemas médicos que amenazan la vida y restablecimiento del estado 
de salud estable, el 58% de los ingresos a urgencias son a la unidad de cuidados intensivos 
y las admisiones más frecuentes son por falla respiratoria con soporte ventilatorio, infarto 
agudo al miocardio,, hemorragia intracerebral, procedimiento percutáneo cardiovascular, 
sepsis. El soporte vital más común es ventilación mecánica y entre un 20 y 30% de los 
pacientes requieren algún tipo de intervención (12, 13,14). 
En una revisión del 2016 de “The World federation Societies of Intensive Care Medicine” se 
hace énfasis que la definición y de cuidados intensivos debe de tomar en consideración la 
variación internacional de la capacidad de proporcionar cuidados para pacientes 
agudamente enfermos. En Inglaterra hay aproximadamente 164 000 pacientes admitidos 
en la unidad de cuidados intensivos, de los cuales sobrevive el 79%, en estados unidos hay 
4 millones de admisiones por año y los gastos anuales por año son de 81.7 billones de 
10 
 
dólares, 15-20% del presupuesto nacional o 0.66% del producto interno bruto. En los países 
en desarrollo tal como áfrica, las ICUs se encuentran exclusivamente en grandes áreas 
urbanas, los test de diagnósticos comunes como gases en sangre arterial, creatinina, 
electrolitos son frecuentemente no evaluables en la mayoría de las ciudades 
subdesarrolladas, y raramente se realizan investigaciones microbiológicas , dos terceras 
partes de la población mundial no tiene acceso a estudios de imagen, frecuentemente no 
hay acceso a monitorización invasiva, acceso a agua potable, la electricidad no es 
garantizada en una gran parte de las áreas rurales, así mismo hay dificultades con el acceso 
oxígeno (2,6,11,15,16,30) 
Los pacientes de la unidad de cuidados intensivos reciben cuidados por una variedad de 
estados. La falla multiorgánica tiene una mortalidad de 15-28% cuando más de un órgano 
falla, la falla renal tiene una mortalidad de 61% y la falla respiratori,a tiene una mortalidad 
desde 20 hasta 50%. En promedio la mortalidad global de los pacientes admitidos a la UCI 
es de 10 hasta 29% dependiendo de la edad y la severidad de la enfermedad (17,18,19,20) 
La mortalidad global de la unidad de terapia intensiva de nuestro instituto se ha mantenido 
en los últimos años es aproximadamente el entre el15 y el 17%.(21) 
Para el 2016 la revista Critical Care Medicine publicó la actualización de las guías de 
admisión a la unidad de cuidados intensivos donde se recomienda que cada institución 
desarrolle sus propias políticas basadas en la necesidad de la población, los recursos 
disponibles, las condiciones del paciente. Se sugiere que los pacientes con un pronóstico 
para la recuperación y calidad de vida es aceptable sean manejados en la UCI, sin embargo 
11 
 
es importante tomar en cuenta factores como la edad, comorbilidad, pronóstico, 
diagnósticode base y modalidades de tratamiento que pueden influir en la supervivencia 
del mismo. Se sugiere por consiguiente que cada unidad de cuidados intensivos desarrolle 
métodos para priorizar la admisión de los pacientes a dicha unidad (6,11). 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
12 
 
 
 
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 
 
No existen criterios de ingreso definidos y estandarizados en nuestra unidad de cuidados 
intensivos, las decisiones se realizan basadas en la literatura y en forma no estandarizada, 
Cada unidad debe de diseñar sus propios criterios de acuerdo a sus capacidades y tipo de 
población que recibe, Se decidió realizar por análisis Bayesiano dadas las bondades de la 
probabilidad condicional a priori. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
13 
 
JUSTIFICACIÓN 
 
Considerando el incremento anual de los costos en las unidades de terapia intensiva, la 
distribución de las mismas en los países en desarrollo, basándose en el principio de que la 
clasificación de los recursos de la atención de medicina crítica son limitados, es de vital 
importancia la utilización adecuada de las unidades de terapia intensiva, sin embargo este 
ha sido un desafío complejo; a partir de allí, la sociedad de medicina crítica publicó pautas 
en 1999 (5) las cuales actualizó en el 2016 en base a los avances en este ramo (6). Las 
recomendaciones de dicha sociedad se basan en sugerir que cada unidad debe crear 
estrategias y directrices en cuanto a la admisión de pacientes tomando en cuenta las 
necesidades de la población, experiencia clínica disponible, priorización según el estado del 
paciente, diagnóstico, disponibilidad de camas, parámetros objetivos en el momento de la 
derivación del paciente, pronóstico potencial del paciente considerando si se beneficia o no 
de su ingreso a la unidad de terapia intensiva, tomando en cuenta herramientas para la 
asignación de camas y guías para la asignación de recursos (6). 
 Se ha demostrado que el factor de más impacto en la mortalidad es la adecuada selección 
de los mismos. El ingreso de pacientes con pocas posibilidades de sobrevivir implica 
desperdicio de recursos, costos innecesarios, sufrimiento inútil de familiares y pacientes. 
Hay que considerar que estas unidades explican el consumo del treinta por ciento del 
presupuesto hospitalario, y hasta un dispendió del 1% del PIB, como sucede en 
Norteamerica. 
14 
 
Por tal motivo quisimos crear un modelo basado en un árbol de decisiones que nos permita 
tomar una decisión un poco más acertada con el objetivo de optimizar recursos y ofrecer la 
oportunidad de un manejo intensivo al paciente que más se beneficia de ingresar a nuestra 
unidad, tomando en cuenta el principio de la ética de “primero no hacer daño” y dándole 
igual oportunidad a todos los pacientes de ocupar una cama en la UCI en el momento que 
más se beneficie de ella (9). 
El modelo de análisis de decisión proporciona un marco para incorporar probabilidades 
clínicas y elementos de coste, simula resultados de la evolución de la enfermedad y permite 
la rentabilidad y evaluación de intervenciones médicas. Estos modelos han sido diseñados 
para comparar resultados hipotéticos. El modelo de análisis de decisiones ofrece un marco 
que en el escenario de la práctica clínica y en el modelo basado en simulaciones puede 
utilizarse para realizar cambios en las intervenciones (22,23) 
 
 
 
 
 
 
 
 
15 
 
 
 
 
 
 
HIPÓTESIS 
Existen parámetros clínicos, epidemiológicos y de laboratorio capaces de predecir el 
desenlace en la unidad, y se puede tomar una decisión de ingreso con base en ellos. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
16 
 
 
 
 
 
 
OBJETIVOS 
 
Objetivo General: 
Analizar decisiones de ingresos y su relación con la mortalidad en la terapia intensiva. 
Objetivos Específicos: 
1. Determinar las variables que impactan en la mortalidad y que son evidentes en la 
decisión de ingreso. 
2. Construir un modelo para la toma de decisiones de ingresos a la terapia intensiva. 
 
 
 
 
 
 
 
 
17 
 
METODOLOGÍA 
 
Tipo de estudio: 
Análisis de decisiones. 
Sitio de estudio: 
Unidad de terapia intensiva del Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador 
Zubirán. Unidad polivalente que cuenta con 14 camas. 
Muestra: 
No requerida por el tipo de análisis. 
Periodo de estudio: 
Se estudiaron todos los pacientes que ingresaron en el mes de junio del 2017 a la unidad de 
terapia intensiva y que cumplieron la definición de casos. 
Criterios de inclusión: 
Todos los pacientes ingresaron a la unidad de terapia intensiva en ese periodo y que alguien 
del equipo de la unidad de terapia intensiva tomó la decisión de ingreso. 
Criterios de exclusión: 
Que no se hayan encontrado los datos completos. 
Criterios de eliminación: 
18 
 
Que se desconozca el pronóstico de dicho ingreso, que no haya egresado de la unidad al 
momento de finalizar el estudio. 
Método 
Se realizó un estudio de análisis de decisiones contemplando aquellas variables evidentes 
al ingreso del paciente y que se toman en cuenta para la toma de decisión de aceptar o 
rechazar al paciente, tales como edad, sexo, procedencia del ingreso, SOFA, número de 
fallas, comorbilidades, condicionante del estado de gravedad, el turno en el que ingresa y 
el médico que decide el ingreso. La recolección de dichas variables se hizo llenando una 
ficha de recolección de datos al momento del ingreso de cada paciente. 
Con base en razones de probabilidad se eligieron las variables que el médico podía conocer 
al ingreso y tuvieron impacto en la mortalidad. Se construyeron arboles de decisión usando 
el teorema de probabilidad condicional de Bayes y su variedad en términos de sensibilidad 
y especificidad. 
Se iniciaron los arboles con una probabilidad a priori de 85% (probabilidad de sobrevivir) y 
15% (probabilidad de morir) ambos datos tomados de la mortalidad de terapia en los 
últimos cinco años. 
Se estimó la Utilidad Esperada con base en las probabilidades acumuladas de los árboles. 
 P (A/B) = P (B/A) (P/A) 
 ----------------------------------- 
 P (B/A) P (A) + P (B/A) P (A). 
19 
 
 
Sensibilidad x probabilidad a priori 
---------------------------------------------- + tasa falsos (-) x 1- probabilidad a priori) 
Sensibilidad x probabilidad a priori 
Los resultados se presentan en frecuencia y porcentajes, y los arboles de decisiones en ese 
formato. 
Consideraciones Éticas: 
En base a los artículos 14 (sección V), artículo 17 (sección I) y artículo 23 del Reglamento de 
la Ley General de Salud en Materia de Investigación para la Salud este tipo de estudio es 
catalogado como “sin riesgo para el paciente”. 
Tomando en cuenta lo estipulado en el punto 5.13 del Manual de Procedimientos del 
Comité de Ética en Investigación del Instituto Nacional de Ciencias y Nutrición Salvador 
Zubirán y haciendo notar la naturaleza retrospectiva de este estudio y que durante su 
realización no hubo ninguna forma intervención con el manejo médico del paciente y 
ninguna interacción directa con los pacientes que ingresaron, solicitamos la exención de la 
obtención de consentimiento informado por escrito. 
Se mantendrá una estricta confidencialidad en los datos obtenidos durante el desarrollo de 
este estudio. No se permitirá el uso o acceso a la información de este protocolo por parte 
de terceros a menos que sea por disposición legal y/o con la autorización del Comité de 
Ética en Investigación del Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador 
20 
 
Zubirán. Las hojas de recolección de datos serán resguardadas por la jefatura dentro de la 
unidad de terapia intensiva. 
 
RESULTADOS. 
Ingresaron 52 pacientes durante el periodo del estudio,de los cuales se eliminaron dos por 
no haber egresado de la unidad de terapia intensiva en el momento de terminar el estudio. 
Se estudió un número de 50 pacientes, de los cuales 42(84%) egresaron vivos de la Unidad 
de Terapia Intensiva y 8 pacientes (16%) su egreso fue por fallecimiento. El sexo de ingresos 
totales fue igual para hombres y mujeres 50%(25 pacientes), en relación a los pacientes que 
egresaron vivos el 54.7%(23 pacientes) fueron del sexo femenino y el 45.3%(19 pacientes) 
fueron del sexo masculino; en relación a los pacientes fallecidos la mayoría, el 75%(6 
pacientes) fueron del sexo masculino y solo el 25%(2 pacientes) fueron del sexo femenino. 
En relación a la edad del total ingresos el 58%(29 pacientes fueron menores de 60 años y el 
42%(21) pacientes fueron mayores de 60 años; la edad para los pacientes que egresaron 
vivos fue de 66.6%(28 pacientes) para los menores de 60 años y de 33.3(14 pacientes) para 
los mayores de 60 años; los fallecidos la mayoría, el 87%(7 pacientes) fueron mayores de 60 
años, solo un 13%(1 paciente) fue menor de 60 años. En relación al médico que admite el 
ingreso el 64% fue admitido por R2(32 pacientes), el 22%(11 pacientes) fue admitido por 
adscrito y solamente el 4%(7 pacientes) fue admitido por R1; de los pacientes que egresaron 
vivos el 61.9%(26 pacientes) fue admitido por el R2, el 21%(9 pacientes) fue admitido por 
un adscrito y el 16.6%(7 pacientes) fue admitido por el R1; de la misma manera en los 
21 
 
pacientes que egresaron fallecidos la mayoría, el 75%(7 pacientes) fueron admitidos por el 
R2 y el 25%(1 paciente) fue admitido por un adscrito. En relación al factor de gravedad o 
condicionante de ingreso, de los ingresos totales el 72%(36 pacientes) ingresó con una falla 
establecida, el 16% (8 pacientes) tenía una falla potencial y solo el 12%(6 pacientes) 
ingresaron para cuidados especiales, de los pacientes que egresaron vivos de la terapia 
intensiva, el 66.7%(28 pacientes) tenían una falla establecida al ingreso, el 19.1%(8 
pacientes) tenía una falla potencial y el 14.2% (6 pacientes) ingresó por cuidados especiales; 
de los pacientes que egresaron fallecidos el 100%(8 pacientes) tenía una falla establecida. 
En relación al SOFA al ingreso el 54%(27 pacientes) tuvieron un SOFA mayor a 6 puntos y el 
46%(23 pacientes) tuvieron un sofá menor a 6 puntos; de los pacientes que egresaron vivos 
el 50%(21pacientes) tuvieron sofá menor a 6 y el otro 50% tuvieron SOFA mayor a 6; de los 
pacientes fallecidos, el 75%(6 pacientes tuvieron un SOFA mayor a 6 y el 25%(2 pacientes) 
tuvieron un SOFA menor a 6. De los ingresos totales el 66%(33 pacientes) tenía al menos 3 
fallas orgánicas y el 34%(17 pacientes) tenía menos de 3 fallas; de los pacientes que 
egresaron vivos el 71%(30 pacientes) tuvieron menos de 3 fallas y el 29%(12 pacientes) 
tuvieron al menos 3 fallas o más; de los pacientes que fallecieron el 62.5%(5 pacientes) tuvo 
más de 3 fallas y el 37.5%(3 pacientes) tuvo menos de 3 fallas orgánicas al ingreso. En 
relación a la procedencia de los ingresos totales el 40%(20 pacientes) procedían de un 
sector de hospitalización, el 36%(18 pacientes) procedían de urgencias y el 24%(12 
pacientes) procedían del quirófano, de los pacientes que egresaron vivos el 42.8%(18 
pacientes) procedían de quirófano, el 35.7%(15 pacientes) procedían de urgencias y el 
21.4%(9 pacientes) procedían de un sector de hospitalización; los pacientes que egresaron 
22 
 
fallecidos igual número de pacientes procedían de urgencias y de un sector de 
hospitalización, el 37.5%(3 pacientes) para cada uno y solamente el 25%(2 pacientes) 
procedían de quirófano. En relación al turno de ingreso, la mayoría de los pacientes 
ingresaron en el turno B o por la tarde con un 50%(25 pacientes), el 30%(15 pacientes) 
ingresaron en el turno C o por la noche y el 20%(10 pacientes) ingresó en el turno A o por 
la mañana; de los pacientes que egresaron vivos, el 50%(21 pacientes) ingresó en el turno 
B, el 28.5%(12 pacientes) ingresó en el turno C y el 21.4%(9 pacientes) ingresó en el turno 
A; en relación a los pacientes que egresaron fallecidos el 50%(4 pacientes) ingresó en el 
turno B, el 37.5%(3 pacientes) ingresó en el turno C y el 12.5%(1 paciente) ingresó en el 
turno A. De los ingresos totales el 60%(30 pacientes) presentaba menos de 2 
comorbilidades y el 40%(20 pacientes) presentó al menos 2 o más comorbilidades; de los 
pacientes que egresaron vivos el 66.6%(28 pacientes) tenía menos de 2 comorbilidades y el 
33.3%(14 pacientes) tenía 2 o más comorbilidades; de los pacientes fallecidos el 75%(6 
pacientes) tenían más de 2 comorbilidades, y el 25%(2 pacientes) tenía menos de 2 
comorbilidades. En relación al día de ingreso a la terapia intensiva, del total de ingresos el 
76%(38 pacientes) ingresaron en un día laboral y el 24%(12 pacientes) ingresaron durante 
el fin de semana; de los pacientes que egresaron vivos el 76%(32 pacientes) ingresaron en 
un día laboral y el 24% ingresó un fin de semana; de los pacientes fallecidos el 75%(6 
pacientes) ingresó en un día laboral y el 25%(2 pacientes) ingresó un fin de semana. 
De acuerdo al análisis realizado en nuestro estudio se encontraron solamente 4 variables a 
partir de las cuales se puede predecir la mortalidad, analizando la probabilidad a priori por 
Teorema de Bayes, las cuales se describen en los árboles de decisiones descritos al final, 
23 
 
dichas variables son le edad, el sexo, SOFA mayor a 6 y haber tenido como condicionante 
de ingreso una falla orgánica establecida. 
 
DISCUSIÓN. 
En nuestro estudio se encontró impacto de 4 variables clínicas conocidas al ingreso 
(momento de la valoración por personal de UCI), algunas de ellas consideradas ya por la 
literatura universal. 
El número y tipo de comorbilidades no tuvieron peso en el modelo a diferencia de lo 
esperado, muy probablemente debido a que su impacto esta en relación a diversos eventos 
durante la estancia y el tiempo de la misma. 
Utilizando el modelo de árbol de decisiones, a partir de una probabilidad global estimada 
de morir en la unidad de terapia intensiva del 15% y una probabilidad global estimada de 
vivir del 85%. 
Dichas variables son la edad, encontrando que tener más de 60 años condiciona una 
probabilidad a priori de morir de 13%, del 15% global de la probabilidad estimada de morir, 
así mismo tener menos de 60 años condiciona una probabilidad a priori de vivir de 57% del 
85% global de la probabilidad estimada de vivir. 
No existe en la actualidad un modelo de árbol de decisiones de ingresos a la UCI publicado, 
sin embargo, en la literatura revisada, la edad avanzada por si misma versus gravedad de la 
enfermedad en relación a la supervivencia sigue siendo poco clara en los ingresos a la 
24 
 
unidad de cuidados intensivos. En un estudio publicado en Intensive Care Medicine en 
marzo del 2012 se consideró que la edad avanzada es una entidad o un factor de riesgo 
independiente de mortalidad, especialmente para los mayores de 75 años. Algunos 
estudios han concluido que la edad no es predictivo de mal pronóstico para los pacientes 
en UCI y que el estado de gravedad de la enfermedad y el estado funcional premórbido 
determinan principalmente el resultado del paciente (24,28,29). 
 Se encontró un importante peso de la variable sexo masculino, no relacionada a la 
distribución de la muestra dado que en nuestro estudio el sexo relacionado a los ingresos 
totales fue de igual proporción tanto para hombres como para mujeres (50% 
respectivamente). Al realizar el análisis por teorema de Bayes, la probabilidad de morir a 
priori siendo del sexo masculino es del 11.2% del 15% de la mortalidad global estimada y a 
diferencia de una probabilidad a priori de morir del sexo femenino del 3.7% del 15% de la 
mortalidad global estimada, así mismo la probabilidad a priori de vivir, siendo del sexo 
femenino es del 45% del 85%de la probabilidad global estimada de vivir, a diferencia del 
sexo masculino con una probabilidad menor de vivir del 38%. Dado que nuestra terapia 
intensiva es una unidad polivalente no tenemos una explicación de por qué se encontró 
mayor probabilidad de morirse los hombres que las mujeres, en relación a esto 
encontramos en el estudio de características de admisión la UCI en pacientes mayores, 
donde se encontraron como variables relacionadas a la mortalidad, además de la edad, el 
sexo masculino y el puntaje de SOFA. Se han encontrado en algunos estudios de ingresos a 
la unidad de cuidados intensivos que ha predominado el sexo masculino, aunque no se ha 
estudiado su relación con la mortalidad (24,25,31,32). 
25 
 
Otras de las variables obtenidas por nosotros tuvieron significado diferente en relación al 
rango (SOFA mayor a 6) que generalmente son consideradas de impacto en valores mayores 
que los encontrados por este estudio. Tuvo mayor impacto la sola presencia de al menos 
una falla orgánica establecida que el número de fallas presentes, bastando que solo esté 
presente el hecho para que aumente la probabilidad de mortalidad. Siendo que 6 fue el 
SOFA predominante en nuestra población, se tomó como punto de referencia. En los 
pacientes con SOFA mayor a 6 se encontró una probabilidad de morir a priori de 9.3% del 
15% de la mortalidad global estimada, y de los pacientes que ingresan por condicionante 
de ingreso con una falla establecida tienen una probabilidad a priori de morir de 14.8% del 
15% de la probabilidad global estimada, así mismo, los pacientes que ingresaron con falla 
potencial o cuidados especiales tienen una probabilidad a priori de vivir del 84% del 85% la 
probabilidad global estimada de vivir. En la bibliografía consultada se ha reportado que la 
supervivencia del paciente crítico depende además de la calidad de atención de su estado 
de gravedad y las condiciones previas del mismo. La mortalidad reportada de la UCI ha sido 
variable, en general se encuentra entre 5-40%, padecimientos como neumonía grave tienen 
una mortalidad del 40% por si sola y por cada aparato o sistema que falla se incrementa la 
mortalidad de un 20 hasta un 80% cuando fallan más de 4 sistemas orgánicos 
(4,10,17,18,19) 
La utilidad esperada de nuestro modelo tomando los 4 factores analizados para predecir 
mortalidad es de 33.9%. 
Aquí ponemos un ejemplo de utilidad del mismo: 
26 
 
Acude médico intensivista a valorar a urgencias con posibilidad de ingreso de una sola cama, 
y se le presentan dos pacientes: 
1. Masculino de 64 años de edad con un SOFA de 8 puntos. Presenta falla respiratoria 
que ameritó intubación endotraqueal y hemodinámicamente con requerimientos 
de vasopresor y líquidos. 
2. Femenina de 45 años de edad con una SOFA de 5 puntos. Se realizó terapia 
endovascular por un aneurisma de la cerebral anterior, el procedimiento fue 
cruento y se espera edema cerebral, por lo que se solicita vigilancia especial. 
 
De acuerdo a loa árboles de decisión, la posibilidad de morir a priori del caso uno es: 
(.87)(.75)).62)(1) = 0.40. La probabilidad del paciente 1 de ingresar a la fila de los muertos 
con los datos conocidos al ingreso es de 40%. 
El caso 2: 
(0.28))0.45)(0.58) (0.84)= 0.06. 
El paciente 2 tiene una probabilidad de pertenecer al grupo de muertos del 6% versus 40 % 
del paciente número 1, por lo que se sugiere elegir al paciente número dos puesto tiene 
seis veces más posibilidades de sobrevivir. 
 
 
27 
 
 
 
 
CONCLUSIÓN. 
A partir de los resultados obtenidos en nuestro estudio podemos concluir que es posible 
predecir la probabilidad de morir con las variables que se toman en cuenta al ingreso tales 
como edad, sexo, condicionante de ingreso o factor de gravedad y SOFA mayor a 6. 
 
RECOMENDACIONES. 
1. Utilizar el modelo creado en este estudio como una herramienta al momento de 
tomar una decisión de ingreso a nuestra unidad de terapia intensiva. 
2. Estudiar la variable sexo de manera independiente para determinar sesgos en 
cuento a su relación con la mortalidad en nuestra terapia intensiva. 
 
 
 
 
 
 
28 
 
BIBLIOGRAFÍA. 
1. Max Harry Weil, et al. From Intensive Care to Critical Care Medicine. A Historical 
Perspective. Weil Institute of Critical Care Medicine, Rancho, California. Am J 
Respirat Crit Care Med. 2011.Vol 183: 1451-1453. 
2. John Marshall, Jean-Louis Vincent, Janice Zimmerman, et al. What is an intensive 
care unit? A report of the task force of the World Federation Societies of Intensive 
Care Medicine. Journal of Critical Care. 2017. 270-276. 
3. Varon, Joseph and Pilar Acosta. Handbook of Critical and Intensive Care Medicine. 
Second Edition. University of Texas Health Science Center. 2010. Pag 1-10 
4. Clifford. Deutschman and Patrick J. Neligan. Evidence based practice of critical care, 
Second Edition, Elsevier, 2016. pg 10-14. 
5. Guidelines for intensive care unit admission, discharge, and triage. Task Force of the 
American College of Critical Care Medicine, Society of Critical Care Medicine. Crit 
Care Med. 1999. 27(3):633-8. 
6. Joseph L. Nates, MD. ICU Admission, Discharge, and Triage Guidelines: A Framework 
to Enhance Clinical Operations, Development of Institutional Policies, and Further 
Research. Crit Care Med 2016; 44: 1553 – 1602. 
7. Secretaría de Salud. Norma Oficial Mexicana NOM-025 SSA3-2013, Para la 
Organización y Funcionamiento de las Unidades de Cuidados Intensivos. Diario 
Oficial. México. Septiembre del 2013. Primera Sección. Pag 1-13. 
8. Paul Ellis MariK. Evidence-Based Critical Care. Easter Virginia Medical School. Third 
Edition. 2015. Pag 19-22, 39-46. 
29 
 
9. Hall, Jesse; et al. Principle of Critical Care. 4th Edition. Mc Graw Hill.2015. Pag 1-22. 
10. Francisco de J. Takao Kaneko-Wada, et al. El proceso de muerte en la unidad de 
cuidados intensivos. Punto de vista médico, tanatológico y legislativo. Instituto 
Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán, México, D.F., México. La 
Gaceta Médica México. 2015. 
11. Gary Smith, et al. ABC of intensive care. Criteria for admission. Clinical review. BJM. 
Vol 138. 1999. 
12. Wunsch H, Angus DC, Harrison DA, Linde-Zwirble WT, Rowan KM. Comparison of 
medical admissions to intensive care units in the United States and United Kingdom. 
Am J Respir Crit Care Med. 2011 Jun 15;183(12):1666-1673.) 
13. Barrett ML, Smith MW, Elixhauser A, Honigman LS, Pines JM. Utilization of Intensive 
Care Services, 2011. Healthcare Cost and Ultization Project. 2014. 
14. Wunsch H, Wagner J, Herlim M, Chong DH, Kramer AA, Halpern SD. ICU occupancy 
and mechanical ventilator use in the United States. Critical Care Med. 2013 
Dec;41(12):2712-2719.) 
15. Srinivas Murthy, et al. Intensive Care Unit Capacity in Low-Income Countries: A 
Systematic Review. University of Toronto. 2015. PloS ONE. 10(1). 
16. Halpern NA, Pastores SM. Critical Care Medicine in the United States 2000-2005: an 
analysis of bed numbers, occupancy rates, payer mix, and costs. Crit Care Med. 2010 
Jan;38(1):65-71.) 
30 
 
17. Dombrovskiy VY, Martin AA, Sunderram J, Paz HL. Rapid increase in hospitalization 
and mortality rates for severe sepsis in the United States: a trend analysis from 1993 
to 2003. Crit Care Med. 2007 May;35(5):1244-1250.) 
18. Druml W, Lenz K, Laggner AN. Our paper 20 years later: from acute renal failure to 
acute kidney injury—the metamorphosis of a syndrome. Intensive Care Med. 2015 
Nov;41(11):1941-1949.) 
19. Elias KM, Moromizato T, Gibbons FK, Christopher KB. Derivation and validation of 
the acute organ failure score to predict outcome in critically ill patients: a cohort 
study. Crit Care Med. 2015 Apr;43(4):856-64). 
20. Ponce de León, Rosales, et al. Mortalidad para Infección Adquirida en Terapia 
Intensiva. Critical Care Medicine. 2000, Vol 28(5) pag. 13,16-21. 
21. Base de Datos. Unidad de Terapia Intensiva. Instituto Nacional deCiencias Médicas 
y Nutrición Salvador Zubirán. 2016. 
22. Zhong Xin, et al. Reanalysis and External Validation of a Decision Tree Model for 
Detecting Unrecognized Diabetes in Rural Chinese Individuals. Research Article. 
International Journal of endocrinology. Beijing, China. 2017 Vol 318. 
23. Pang, Y.K, et al. Potential clinical and economic outcomes of active beta-D-glucan 
surveillance with preemptive therapy for invasive candidiasis at intensive care units: 
a decision model analysis. The Chinese University of Hong Kong. Eur J Clin Microbiol 
Infect Dis. 2016. Vol 36: 187-194. 
31 
 
24. Lior Fuchs, at al. ICU admission characteristics and mortality rates among elderly and 
very elderly patients. Medical Center and Harvard medical School, Boton. Intensive 
Care Medicine. 2012. Vol 38: 1654-1661. 
25. García Delgado, Manuel, et al. Hospital Universitario Virgen de las Nieves, Granada 
y hospital de Santa Creu y Sant Pau. Barcelona, España. Medicina Intensiva. 2001. 
Vol 25, Num 6. 
26. Vincent JL, de Mendonça A, Cantraine F, et al. Use of the SOFA score to assess the 
incidence of organ dysfunction/failure in intensive care units: results of a 
multicenter, prospective study. Working group on "sepsis-related problems" of the 
European Society of Intensive Care Medicine. Crit Care Med. 1998; 26(11):1793-800. 
27. Ferreira FL, Bota DP, Bross A, et al. Serial evaluation of the SOFA score to predict 
outcome in critically ill patients. JAMA. 2001;286(14):1754-8. 
28. Tabah A; et al. Quality of life inpatients aged 80 or over after ICU discharge. Crit Care. 
2010. Vol 14:223. 
29. Wunsch H, Guerra C; et al. Three-year outcomes for medicare beneficiaries who 
survive intensive care. JAMA. 2010. Vol 303:849–856. 
30. Angus DC, Linde-Zwirble WT, Lidicker J, et al. Epidemiology of severe sepsis in the 
United States: Analysis of incidence, outcome, and associated costs of care. Crit Care 
Med. 2001;29:1303-10. 
31. Brennan C. Kahan, et al.Critical care admission following elective surgery was not 
associated with survival benefit: prospective analysis of data from 27 countries. 
Intensive Care Medicine. 2017. 43:971-979. 
32 
 
32. Katja E. Wartenberg, et al. Intensive Care Unit Admission for Patients in the 
INTERACT2 ICH Blood Pressure Treatment Trial: Characteristics, Predictors, and 
Outcomes. University Halle-Wittemberg, Halle, Germany. Nuerocritic care. 2016. 
2016. Vol 26: 371-378. 
33. Neil A. Halpern, MD. et al. Critical care medicine in the United States 2000–2005: An 
analysis of bed numbers, occupancy rates, payer mix, and costs. Critical Care 
Medicine. 2010. Vol 38, No 1. 
34. Hajrunisa Cubro, et al. Cost effectiveness of intensive care in a low resource setting: 
A prospective cohort of medical critically ill patients. Medicinal Intensive Care Unit. 
Bosnia. World J Crit Care Med. 2016, 4; 5(2):150-164. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
33 
 
 
 
GRÁFICAS 
 
 
 
 
Edad
Probabilidad de 
morir
15%
>60 años
Probabilidad 
estimada
87%
Probabilidad a 
Priori.
13%
<60 años
Probabilidad 
estimada
13%
Probabilidad a 
Priori.
2%
Probabilidad de 
vivir.
85%
<60 años
Probabilidad 
estimada
66.6%
Probabilidad a 
Priori.
57%
>60 años
Probabilidad 
estimada
33.4%
Probabilidad a 
Priori.
28%
Sexo
Probabilidad de 
morir. 
15%
Masculino
Probabilidad 
estimada
75%
Probabilidad a 
Priori.
11.2%
Femenino
Probabilidad 
estimada
25%
Probabilidad a 
Priori.
3.7%
Probabilidad de 
vivir.
85%
Masculino
Probabilidad 
estimada
45.3%
Probabilidad a 
Priori.
38%
Femenino
Probabilidad 
estimada
54.7%
Probabilidad a 
Priori.
45.7%
34 
 
 
 
 
 
 
 
SOFA
Probabilidad de 
morir.
15%
>6
Probabilidad 
estimada
62%
Probabilidad a 
Priori.
9.3%
<6
Probabilidad 
estimada
38%
Probabilidad a 
Priori.
5.7%
Probabilidad de 
vivir. 
85%
>6
Probabilidad 
estimada
30.62%
Probabilidad a 
Priori.
25.5%
<6
Probabilidad 
estimada
69.4%
Probabilidad a 
Priori.
58.6%
Falla Establecida
Probabilidad de 
morir.
15%
A
Probabilidad 
estimada
99%
Probabilidad a 
Priori.
14.8%
No A
Probabilidad 
estimada
1%
Probabilidad a 
Priori.
0.1%
Probabilidad de 
vivir.
85%
A
Probabilidad 
estimada
1%
Probabilidad a 
Priori.
0.8%
No A
Probabilidad 
estimada
99%
Probabilidad a 
Priori.
84%
	Portada
	Índice
	Resumen
	Texto
	Conclusión
	Bibliografía